Inteligência artificial impulsiona produtividade nas empresas
A adoção de inteligência artificial (IA) pode adicionar até R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro entre 2027 e 2030, segundo estudo do Reglab comissionado pela OpenAI, a dona do ChatGPT.
O valor, calculado em termos presentes com desconto pela taxa Selic de 13% ao ano, equivale a cerca de 7,6% do PIB estimado para 2026, de R$ 12,9 trilhões.
O levantamento estima que a IA pode gerar um impacto acumulado equivalente a 2,77% do PIB ao longo dos quatro anos, com uma expansão média de 0,69 ponto porcentual ao ano na economia decorrente da tecnologia.
[bbc] Logo da empresa OpenAI, responsável pelo ChatGPT
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O estudo ressalta, porém, que os ganhos não devem aparecer de uma só vez, mas gradualmente, conforme empresas, trabalhadores e governos adotem as novas ferramentas.
O estudo foi encomendado pela OpenAI e estima o impacto da IA em 12 grandes setores da economia brasileira e separa os efeitos da tecnologia em dois canais:
O aumento da produtividade dos trabalhadores; e
A maior eficiência de máquinas, equipamentos e estruturas produtivas.
Qual área irá se beneficiar primeiro?
As indústrias de transformação, aquelas que convertem matérias-primas e insumos em novos produtos, concentram o maior impacto, com R$ 264,2 bilhões estimados entre 2027 e 2030. Na sequência aparecem outras atividades de serviços, com R$ 165,4 bilhões, e o comércio, com R$ 131,2 bilhões.
Segundo o estudo, 65% do impacto total da IA viria do aumento da produtividade dos trabalhadores, enquanto os 35% restantes seriam resultado da maior eficiência do capital. A proporção, porém, muda significativamente entre os setores.
“Na agropecuária, 92% do impacto total é capturado via capital”, aponta o estudo. O setor pode acumular R$ 48,2 bilhões em impacto, principalmente pela incorporação de IA a máquinas, equipamentos e infraestrutura produtiva.
Novidades tecnológicas, robôs que impressionam o público na maior feira de inteligência artificial do mundo, em Xangai.
Reprodução/TV Globo
O efeito do trabalho, por outro lado, é predominante em setores com maior concentração de atividades cognitivas.
Nas atividades financeiras, por exemplo, 87% do impacto estimado decorre do aumento da produtividade dos trabalhadores, o maior percentual entre os 12 setores analisados. Bancos, seguradoras e gestoras de investimentos podem utilizar IA para revisar documentos, avaliar riscos, classificar sinistros e atender clientes.
No setor de informação e comunicação, que inclui desenvolvedores de software, data centers e operadoras de telecomunicações, o impacto estimado é de R$ 49,3 bilhões, sendo 97% relacionado ao fator trabalho.
Impacto econômico da IA na produção setorial
O que importa é como o setor aplica a IA
O estudo destaca que a diferença entre os setores está relacionada à maneira como a IA pode ser incorporada às atividades produtivas. Na agropecuária, por exemplo, apenas 8% do impacto é atribuído ao efeito-trabalhador, porque grande parte das atividades rurais é manual e apresenta menor exposição cognitiva à tecnologia.
A pesquisa também diferencia exposição à IA e substituição de trabalhadores.
Uma ocupação pode ter muitas tarefas expostas à tecnologia sem que isso signifique que a função inteira será automatizada. No cenário central adotado pelo estudo, de cada 100 tarefas cognitivamente expostas à IA, 23 poderiam passar pelo teste de custo-benefício para automação plena, enquanto as outras 77 entrariam no cálculo como complemento à produtividade humana.
“Na prática, as ocupações raramente desaparecem por completo: o que a IA reorganiza é o conjunto de tarefas dentro de cada função”, afirma o estudo. A maior parte do trabalho, portanto, continuaria sendo realizada por pessoas, mas com apoio da tecnologia.
O levantamento cita como exemplo um assistente administrativo, cujas atividades repetitivas e codificáveis – como classificação de documentos, conciliação de agendas e lançamento de dados — podem ser mais suscetíveis à automação.
Já um engenheiro de software pode ter tarefas aceleradas pela IA, como correção de códigos e produção de documentação, enquanto atividades de julgamento, coordenação e definição de projetos continuam dependendo do profissional.
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Jaque Silva/NurPhoto/picture alliance
O Brasil está em um bom caminho?
A incorporação da tecnologia, entretanto, deve ocorrer de maneira gradual. O estudo considera que a difusão da IA no Brasil tende a ser mais lenta que em economias avançadas devido à heterogeneidade entre empresas, ao custo elevado do crédito, às lacunas de qualificação profissional e às limitações de infraestrutura.
Pelas projeções, até 2030 já terão sido realizados 66,6% dos ganhos potenciais associados ao aumento da produtividade dos trabalhadores e 62,4% dos ganhos relacionados a máquinas, equipamentos e estruturas mais produtivas.
O estudo ressalta que os R$ 986,7 bilhões representam um potencial estimado, e não uma previsão garantida. A materialização dos ganhos dependerá da velocidade de adoção da tecnologia e das condições institucionais, regulatórias e educacionais do país.
As medidas apontadas pelos autores que podem ser adotas por empresas são:
Requalificação profissional para trabalhadores de atividades com maior potencial de substituição;
Expansão da infraestrutura digital no campo;
Incentivos à adoção de IA por empresas de menor produtividade;
Implementação de um marco regulatório previsível;
Políticas de governança e dados abertos; e
A utilização da tecnologia nos serviços públicos.
“Assim, a materialização desses ganhos dependerá não apenas do avanço tecnológico em si, mas também da capacidade de criar condições institucionais, regulatórias e educacionais que favoreçam sua difusão ampla e produtiva”, conclui o estudo.
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